df.loc["Row_Total"] = df.sum()df.loc[:,"Column_Total"] = df.sum(axis=1) 2、如果有文字 import pandas as pd data = [('a',1,2,3),('b',4,5,6),('c',7,8,9),('d',10,11,12)]df = pd.DataFrame(data,columns=('col1', 'col2', '
# df['column_name'] = df.loc[start_row_index:end_row_index, # ['column1','column2']].sum(axis = 1) # summing columns X and Y for row from 1 - 3 df['Sum_of_row']=df.loc[1:3,['X','Y']].sum(axis=1) print(df) 输出: 对第1 行到第 3 行的所有行求和 示例3: 使用...
importpandasaspd sales=pd.read_csv('sales.csv')total_sales=sales['sales'].sum() Python Copy 现在,我们可以使用apply函数,将多列乘以同一列的数据。apply函数用于将一个函数应用于Pandas DataFrame的一行或一列数据。 sales['sales_pct']=sales[['sales','price','quantity']].apply(lambdarow:(row['s...
(4)进行切片操作 --- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二行的值 # 读取第二行的值,与loc方法一样 data1...和columns进行切片操...
random.randn(4,3), columns=['col1','col2','col3']) # print(df,'\n') for row in df.itertuples(): print(row) """ 输出: Pandas(Index=0, col1=0.5457537018288817, col2=-0.37401151450088643, col3=-2.235913835211911) Pandas(Index=1, col1=-1.4238446924342996, col2=-0.4261995350415312, ...
# 导入pandas import pandas as pd pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) 参数: index:行标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns:列标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 举例一:通过已有数据创建 pd.DataFrame(np.random.ra...
df=pd.DataFrame(data,columns=['Site','Age']) # 使用astype方法设置每列的数据类型 df['Site']=df['Site'].astype(str) df['Age']=df['Age'].astype(float) print(df) 也可以使用字典来创建: 实例- 使用字典创建 importpandasaspd data={'Site':['Google','Runoob','Wiki'],'Age':[10,12,...
['total'] =df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)df['total'] =df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x: sum(x), axis='columns')df.loc[:, 'Q10'] = '我是新来的' # 也可以# 增加一列并赋值,不满足条件的为NaNdf.loc[df.num >= 60, '成绩...
pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, dropna=True, normalize=False) crosstab常用参数及其说明: 本站仅提供存储服务,所有内容均由用户发布,如发现有害或侵权内容,请点击举报。打开
# Check duplicate rowsdf.duplicated()# Check the number of duplicate rowsdf.duplicated().sum()drop_duplates()可以使用这个方法删除重复的行。# Drop duplicate rows (but only keep the first row)df = df.drop_duplicates(keep='first') #keep='first' / keep='last' / keep=False# Note: in...